綠色智慧建筑頂層設(shè)計

“碳達峰”征程中的綠色智慧建筑頂層設(shè)計及若干問題初探主要內(nèi)容引言一、基于低碳理念的建筑電氣及智能化系統(tǒng)頂層設(shè)計方法二、隱形的耗能大戶-諧波電流問題三、綠色智慧建筑的能耗預測問題四、大型建筑的多能源調(diào)度問題結(jié)語引 言國家主席習近平在2020年9月22日召開的聯(lián)合國大會上提出：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，爭取在2060年前實現(xiàn)碳中和。”這一目標給我們建筑行業(yè)帶來了空前的挑戰(zhàn)據(jù)國際能源署與聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署2019年報告，建筑業(yè)占全球能耗總消耗量的36%、全球能源消耗和生產(chǎn)過程中二氧化碳總排放量的近40%。據(jù)《中國建筑能耗研究報告（2020）》顯示，2018年全國建筑全過程能耗總量為21.47億噸標準煤（TCE），占全國能源消費總量的比重為46.5%。2018年全國建筑全過程碳排放總量為49.3億噸CO2，占全國碳排放的比重為51.3%。我國建筑行業(yè)是名副其實的耗能大戶、碳排放大戶，也是我國碳達峰和碳中和征程中的困難戶。如何減少建筑業(yè)的電能消耗是我們面臨的重大課題。我們既要從系統(tǒng)工程視角研究全局性解決方案，也要從各個細分領(lǐng)域研究精準化解決方案。基于低碳建設(shè)、低碳運行理念一、綠色智慧建筑電氣頂層設(shè)計方法?

頂層設(shè)計的核心目標就是建設(shè)“新一代綠色智慧建筑”1、“新一代綠色智慧建筑”的設(shè)計目標新一代綠色智慧建筑應當設(shè)計成一個具有泛知、泛在、隨處可及且始終在線的“生命體”，一個擁有大腦的自進化的智慧平臺，一個人機物深度融合的開放型生態(tài)系統(tǒng)，將能夠隨時隨地為用戶提供高效、貼心的個性化服務。2、“新一代綠色智慧建筑”的基本技術(shù)特征如果將智能建筑比喻成人，土建是人之軀體，機電為人之器官，裝潢為人之衣著，大數(shù)據(jù)智慧化分析系統(tǒng)為人之大腦，而連接土建、機電、環(huán)境的網(wǎng)絡系統(tǒng)為建筑之神經(jīng)，因此支撐智慧建筑的各個子系統(tǒng)、子模塊需支持廣泛感知、智能控制、高速互聯(lián)特性。新一代房屋技術(shù)棧感知層軟件平臺層平臺服務層應用建筑物平臺視頻 濕度

聲音空氣

能源

位置

行為

光照彈性擴展自動運維內(nèi)存計算微服務負載均衡高可用并行計算異構(gòu)適配高速互聯(lián)層安全數(shù)據(jù)存儲規(guī)則設(shè)備控制知識引擎數(shù)據(jù)分析算法庫API服務創(chuàng)新智能運維傳統(tǒng)5A個性化智慧城市參與方（1）新一代綠色智慧建筑技術(shù)棧應用參與方公共應用平臺網(wǎng)絡通信底層平臺--建筑物3、新一代綠色智慧建筑頂層設(shè)計策略（2）新一代智慧建筑電氣系統(tǒng)頂層設(shè)計框架感知與執(zhí)行部件能源供應通信自動化（CA）綜合 寬頻布線

網(wǎng)路有線電視停車場消防數(shù)字程控電話安全自動化（SA）視頻監(jiān)控報警

門禁停車場消防...辦公自動化（OA）電子 公共布告

廣播電話物業(yè) 商務服務

會議...樓宇自動化(BA)中央 冷凍 給排空調(diào) 機 水變配 公共電 照明電梯...儲能冰蓄冷系統(tǒng)蓄電池...電網(wǎng)新能源地源熱泵冷卻水免費供冷太陽能風能...智慧建筑-電氣大腦能源交易新一代綠色智慧建筑電氣系統(tǒng)的設(shè)計要求與規(guī)范內(nèi)外部環(huán)境因素供能反饋多能源控制電能質(zhì)量檢測與提升--電壓中斷與暫降的成因與防治--諧波檢測與消除電能消耗預測用戶用電分析

3、新一代綠色智慧建筑頂層設(shè)計策略3、

系統(tǒng)頂層設(shè)計策略智慧建筑電氣系統(tǒng)平臺功能的規(guī)劃：數(shù)據(jù)的采集與導入數(shù)據(jù)的存儲與管理數(shù)據(jù)的分析與決策數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與交互平臺對外服務接口?

…….3、系統(tǒng)頂層設(shè)計策略（4）智慧建筑電氣系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析功能：供配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析暖通空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析特殊設(shè)施(能源中心、數(shù)據(jù)中心等)能耗數(shù)據(jù)分析其他數(shù)據(jù)頂層設(shè)計框架的核心要點：冷熱源系統(tǒng)及輸配系統(tǒng)結(jié)合數(shù)據(jù)的存儲與管理能源調(diào)度與能源交易數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與交互電能質(zhì)量檢測與提升能耗的實時監(jiān)控與預測建筑用能聚類及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?

……3、系統(tǒng)頂層設(shè)計策略二、隱形的耗能大戶-諧波電流問題在諧波環(huán)境中，配電線路的工作電流由三部分組成，即基波有功電流、基波無功電流、諧波與間諧波電流。后兩者一般通常造成無意義能耗。在諧波環(huán)境中的無功功率Q，一部分是相位無功，基本不作功；還有一部分是畸變無功，基本作無用功。諧波導致了配電系統(tǒng)和用電設(shè)備額外的電能損耗（諧波使得用電設(shè)備工作電流增大、導致電機振動和噪音等等）。公共建筑與住宅中，諧波電流造成的無功損耗可能（估計值）占此類建筑總耗電量的5%以上，且純屬無意義能耗（電加熱等特殊用途除外）。預防和治理諧波電流是實現(xiàn)綠色智慧建筑節(jié)能運行的關(guān)鍵技術(shù)之一。工程設(shè)計階段，諧波電流及其K值、變壓器降容系數(shù)D值、濾波器選擇與計算是諧波治理成敗的關(guān)鍵。目前諧波環(huán)境中變壓器的降容計算方法包括：（1)查曲線估算法：由于在工程設(shè)計初期，各種設(shè)備資料不全，K值往往難以計算，故也可根據(jù)諧波源負荷占變壓器的負荷比例，按下圖來粗略估計變壓器降容系數(shù)：有點：簡便缺點：誤差過大（2)GB51204《建筑電氣電磁兼容技術(shù)官方》推薦算法醫(yī)技樓的經(jīng)驗公式：K=(2xTHDi3＋2.7xTHDi2－9.9xTHDi)×10-4＋1.084

置信區(qū)間（適用區(qū)間）為：2.6%<

THDi

<22%。辦公樓的經(jīng)驗公式：K=-119.05THDi3+94.972THDi2-9.0136THDi+

1.3707置信區(qū)間為3.5%<THDi

<36.7%。?

變壓器降容系數(shù)D：優(yōu)點：精度較高缺點：適用范圍有限1.151

0.15KD

K11.522.533.544.55D10.940.880.840.790.750.720.690.66（3）諧波電流與變壓器降容系數(shù)的人工智能預測算法我們利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)了對諧波電流與變壓器降容系數(shù)預測計算。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種有導師學習，其核心思想是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，在整個學習過程中，體現(xiàn)了信號的正向傳播和誤差的反向傳播。BP算法實質(zhì)上是把一組樣本的輸入/輸出問題轉(zhuǎn)化為一個非線性優(yōu)化問題，并通過負梯度下降算法，利用迭代運算求解權(quán)值問題的一種學習算法。?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的諧波電流建模?

預測結(jié)果圖3.16

測試集電流畸變率預測結(jié)果（N=3,4,5,6）N=6時能得到最優(yōu)的預測效果，預測總體上接近真實值，R2=0.93257。?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的諧波電流建模?

電流畸變率與變壓器容量、負載率的關(guān)系圖3.21電流畸變率與變壓器容量、負載率的關(guān)系?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的諧波電流建模?

預測結(jié)果圖3.23

測試集電流畸變率預測結(jié)果（N=3,4,5,6）N=5時能得到最優(yōu)的預測效果，預測總體上接近真實值，R2=0.83819。基于人工智能算法三、綠色智慧建筑能耗預測問題研究多項式擬合基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測能耗預測是綠色智慧建筑實現(xiàn)節(jié)能運行的又一項關(guān)鍵技術(shù)，通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的改進，我們提出了具有實用價值的能耗預測算法。1、數(shù)據(jù)獲取與預處理氣象數(shù)據(jù)引自網(wǎng)上公開數(shù)據(jù)?

2、數(shù)據(jù)獲取與預處理能耗數(shù)據(jù)：引自某醫(yī)院的實時數(shù)據(jù)。?

2、數(shù)據(jù)獲取與預處理負荷確定：全年8760h制冷、采暖、電力逐時負荷曲線（部分數(shù)據(jù)引自某天然氣三聯(lián)供設(shè)計手冊）：(a)

空調(diào)制冷、空提采暖、生活熱水與電力(b)

熱負荷與電力逐時負荷累計曲線?

3、能耗數(shù)據(jù)分析及特征提取?

輸入變量與熱負荷、電力關(guān)系示意圖?

4、基于多項式擬合的預測?

（1）電力模擬-9變量VS

3變量(a)

電力預測-9變量(b)

電力預測-3變量?

4、基于多項式擬合的預測?

（2）熱負荷-9變量VS

3變量(a)

熱負荷預測-9變量(b)

熱負荷預測-3變量?

4、基于多項式擬合的預測?

（3）9變量VS

3變量?

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測參數(shù)設(shè)置：隱含層節(jié)點為14。自適應學習率為0.01，確定隱含層傳遞函數(shù)、輸出層傳遞函數(shù)為tansig，logsig；訓練函數(shù)trainlm,自適應學習速率的梯度下降法,設(shè)置訓練目標精度為0.0001,訓練次數(shù)為500次。（1）電力模擬-9變量

vs

3變量(a)

電力預測-9變量(b)

電力預測-3變量?

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測?

（2）熱負荷-9變量

vs

3變量(a)

熱負荷預測-9變量(b)

熱負荷預測-3變量?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測?

算法框圖：(a)

遺傳算法框圖(b)

GABP運行框圖?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測?

（1）電力-9變量

vs

3變量(a)

電力預測-9變量(b)

電力預測-3變量?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測?

（2）熱負荷-9變量

vs

3變量(a)

熱負荷預測-9變量(b)

熱負荷預測-3變量?

6、三種方式擬合誤差與預測誤差對比?

7、能耗預測實驗平臺GUI設(shè)計?

GUI簡介：

GUI是graphics

userinterface的縮寫，理解為圖形用戶接口或圖形用戶界面。所有實現(xiàn)圖形操作界面的編程均可稱為GUI編程。其最大優(yōu)點即在于無需其他人來學習語言或鍵入命令來運行該應用程序，這一點對于工程推廣應用非常有利。?

平臺功能：本實驗平臺GUI的設(shè)計主要是提供人機交互的圖形化操作界面，實現(xiàn)綠色建筑能耗預測的操作。包括用戶數(shù)據(jù)載入、回歸統(tǒng)計、BP預測、GABP預測等。?

7、能耗預測實驗平臺GUI設(shè)計?

回歸界面：?

7、能耗預測實驗平臺GUI設(shè)計?

GABP優(yōu)化：基于人工智能算法四、大型建筑的多能源調(diào)度策略?

大型建筑不僅可能同時存在多種電源和冷熱源系統(tǒng)，并且還要考慮峰谷電價、柴油和天然氣價格波動、人員數(shù)量和天氣狀況等各種因素，導致建筑物能源管理系統(tǒng)的算法異常復雜，要實現(xiàn)精準控制難度頗高。系統(tǒng)方面：?地源熱泵系統(tǒng)?冰蓄冷系統(tǒng)?電制冷機系統(tǒng)?三聯(lián)供系統(tǒng)?蒸汽鍋爐供熱系統(tǒng)設(shè)備方面：?熱水型吸收式溴化鋰機組?離心式制冷機組?雙工況離心式機組?螺桿式熱泵機組?燃氣內(nèi)燃發(fā)電機組?燃氣蒸汽鍋爐注：電能1：電制冷機組、水泵、冷卻塔等消耗的電能電能2：三聯(lián)供系統(tǒng)發(fā)電機產(chǎn)出的電能Q：空調(diào)負荷（子系統(tǒng)負荷）W: 系統(tǒng)能耗（子系統(tǒng)能耗）C：能源費用（子系統(tǒng)費用）消耗=電能1+燃氣產(chǎn)出=電能2+冷(熱)量消耗能源費用獲得產(chǎn)出∑Emin=關(guān)注能源投入與能源產(chǎn)出的最佳效益？?

大型建筑的多能源調(diào)度算法以空調(diào)系統(tǒng)為例，在確保舒適性的前提下，考慮多方面的目標：（1）耗電最少。（2）基于峰谷電價制度的電費最少，其中，任意一天內(nèi)的的電價P（t）為階躍函數(shù)。（3）耗燃氣最少。（4）燃氣費用最少，設(shè)定任意一天內(nèi)的燃氣價格為常數(shù)。（5）耗柴油最少。（6）柴油費用最少，設(shè)定任意一天內(nèi)的柴油價格為常數(shù)。有些情況下，最節(jié)能與最省錢不可兼得。?

大型建筑的多能源調(diào)度算法為了滿足城市綜合體建筑室內(nèi)環(huán)境的舒適性要求，多冷源空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化調(diào)度問題應同時滿足下列約束條件：（1）各子系統(tǒng)的制冷量之和應等于建筑物所需總冷量C（t），其中C（t）為時變函數(shù)。即，

，i為自然數(shù)。（2）冷水機組的制冷量不大于其額定值，即，C1（t）≤C1（常數(shù)）;（3）溴化鋰機組的制冷量不大于其額定值，即，C2（t）≤C2（常數(shù)）；（4）三聯(lián)供系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C3（t）≤C3（常數(shù)）；?

大型建筑的多能源調(diào)度算法（5）冰蓄冷系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C4（t）≤C4（常數(shù)）；（6）地源熱泵系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，C5（t）≤C5（常數(shù)）（7）自然風系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C6（t）≤C6（常數(shù)，設(shè)計最大值）。上述約束條件構(gòu)成了多冷源空調(diào)系統(tǒng)的約束集。綜上所述，建筑多冷源空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化調(diào)度問題中，需要在滿足約束條件的前提下，同時處理多個相互矛盾、相互排斥的目標，故可以歸結(jié)為約束型的多目標優(yōu)化調(diào)度問題（（MultiobjectiveOptimization

Problem，MOP，也稱MOPSO）。?

大型建筑的多能源調(diào)度算法基于粒子群算